首页 > 中国医学影像技术 > 4种非高斯分布弥散成像参数鉴别乳腺影像报告和数据系统MRI 4类乳腺良、恶性病变

4种非高斯分布弥散成像参数鉴别乳腺影像报告和数据系统MRI 4类乳腺良、恶性病变

Four non-Gaussian distributed diffusion imaging parameters for differentiating breast imaging reporting and data system MRI category 4 benign and malignant breast tumors

二维码有效期 120s

摘要目的观察4种非高斯弥散模型参数单一及联合鉴别乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)MRI 4类乳腺良、恶性病变的效能.方法回顾性分析159例患者共161个BI-RADS MRI 4类乳腺病变,根据病理结果分为恶性组(n=132)与良性组(n=29).基于弥散加权成像(DWI)计算表观弥散系数(ADC)值,获取多b值弥散成像数据,以4种非高斯分布模型进行拟合,获取弥散峰度成像(DKI)、拉伸指数模型(SEM)、连续时间随机游走(CTRW)及分数阶微积分模型(FROC).采用单因素和多因素logistic回归筛选鉴别BI-RADS MRI 4类良、恶性病变的弥散定量指标.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,通过约登指数确定最佳阈值,以ROC曲线下面积(AUC)及最佳阈值下相应敏感度、特异度及准确率评估并比较ADC值、单一非高斯弥散模型参数及其联合的鉴别效能.结果恶性组αCTRW、KDKI及μFROC值均高于,而ADC、DCTRW、DFROC、DDCSEM、αSEM 及 DDKI值均低于良性组(P均＜0.05).多因素 logistic 回归分析显示,DCTRW 和 αCTRW 值均为区分BI-RADS MRI 4类良、恶性病变的独立因素(P均＜0.05),其联合模型的AUC均高于单一 ADC、DCTRW及αCTRW值(P均＜0.05).结论 DCTRW与αCTRW值联合模型鉴别BI-RADS MRI 4类乳腺良、恶性病变的效能优于单一参数.